图数据库从二维世界，走到三维宇宙

AustinDatabases

发布于 2020-05-11 16:57:22

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发布于 2020-05-11 16:57:22

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图数据库，估计第一个看到的就的问，有必要？，SQL ,NO SQL, NEW SQL ，这个图数据库属于哪个阵营，三体里面有一个名词叫，降维打击，如果说SQL , NO SQL, NEW SQL 解决的是二维世界的问题，图数据库就属于升为维，并且他要处理的问题，就如同虫洞一样，在二维世界的人们，怎样都要从者一端走到另一端，而将一张纸折叠起来，你和另一端的距离可能就是0。

图数据库或许就是这个非二维世界的使者，让你千万次的问，变成1次。

故事的开始首先就的从笛卡尔积开始，因为这是传统数据库的二维起源。例如我们有两个集合 A 和 B

A = {0,1} B = {2,3,4}

集合 A×B 和 B×A的结果集就可以分别表示为以下这种形式：

A×B = {（0，2），（1，2），（0，3），（1，3），（0，4），（1，4）}；
B×A = {（2，0），（2，1），（3，0），（3，1），（4，0），（4，1）}；
以上A×B和B×A的结果就可以叫做两个集合相乘的笛卡尔积。

基本上传统数据库之间的数据之间的关系都是（表和表之间的关系），是要通过笛卡尔积的方式来进行处理的。

NO SQL 的mongodb ，redis, 对于数据库的关系，key value ,以及 JSON 数据库的嵌套和数组。这些数据库基本上都是在二维上玩耍的。

图数据库，就类似于下面这张图上的，点和点之间的关系，求某点和某点最近的距离的问题，这对上面的数据库，来说是很难通过简单的方式来做的，本着一贯的使用数据库来降低开发成本的思路，使用对应的数据库必然是要走的路径。

个人理解，图数据库主要的战线就是未知关系的查询和体现，例如某人生长在中国，但皮肤较白，一直被认为是外国人的基因，通过将他的个人数据，以及其他人（这里假设其他人，可能是所有人的，或去世的人）信息输入到图数据库，通过图数据库将点和点之间的关系进行计算，可能会发现这个人的第28代祖宗，是一个英国殖民者。当上面的话是说笑。

图数据库应用场景，大多在，保险机构，金融机构，银行，电商，反欺诈等多方面的应用。这里可能大家比较有印象的应用场景，天眼查。

各种数据库在处理关系方面的特点